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  1. 社交网络数据集

  2. 可以用于复杂网络学习,网络结构研究,如社团划分发现等
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-05-04
    • 文件大小:954kb
    • 提供者:u012369559
  1. BlogCatalog.zip

  2. 知识图谱基础任务,图表示学习论文Deepalk和Node2Vector论文中所使用的数据集BlogCatalog,经过漫长的搜索找到的,来之不易,分享给大家学习使用
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-09-24
    • 文件大小:957kb
    • 提供者:Deeachain
  1. 根据动态核心兴趣识别社交网络中的用户

  2. 随着社交网络的发展,大多数用户在不同的社交网络平台上拥有服务账户。 在互联网上匹配用户的不同身份是一项非常重要的任务。 许多现有方法试图通过比较社会结构,映射用户个人资料和分析用户权限来链接用户。 这些现有方法没有考虑用户的动态变化。 在本文中,我们介绍了社交网络中人类的行为局限性。 然后基于这些局限性,提出了一种动态核心兴趣映射(DCIM)算法,该算法结合用户的社交网络结构和用户的文章内容来识别平台上的用户。 该算法首先对用户的核心兴趣进行建模,然后使用DCIM计算两个目标用户的相似度。 我们
  3. 所属分类:其它